IoT（Internet of things），物聯網，顧名思義，就是物物相連的互聯網，是新一代信息技術的重要組成部分，也是“信息化”時代的重要發展階段。
我們平時說的互聯網，是指一臺臺電腦當作終端連接起來的網絡，而物聯網，指的就是除了電腦之外的電子設備連起來的網絡。物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，或者說是互聯網的衍生，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網絡。真正廣泛應用的是通過其用戶端延伸和擴展到了物品與物品之間，進行信息交換和通信，也就是萬物互聯。
物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算等通信感知技術，廣泛應用於網絡的融合中，也因此被稱為繼計算機、互聯網之後世界信息產業發展的第三次浪潮。
事實上，物聯網早就不是什麼新鮮的概念了，這幾年也沒有多少出乎意料的進展。那如果把AI 和IoT結合在一起，把" 人工智能" 賦予物聯網，會有怎樣的價值呢？
我們知道，物聯網的最終目標是“萬物智聯”，把所有設備連接起來達到的是萬物互聯，單純的萬物互聯並沒有多大的意義，只有賦予其一個“大腦”，才可以真正實現萬物智聯，發揮出物聯網的巨大價值。
近日刷屏的AIoT，談的就是這麼一個概念。
從“智能+”，洞見AIoT新機遇
在今年的政府工作報告中，“創新”一詞以43次的出現頻率成為高頻詞彙。科技支撐能力、“智能+”、壯大新動能、數字經濟等關鍵詞，都反映出新的一年國家促進新興產業加快發展的目標和信心。
報告中指出，將深入實施創新驅動發展戰略，創新能力和效率進一步提升。大力優化創新生態，調動各類創新主體積極性。強化企業技術創新主體地位。提升科技支撐能力。加大基礎研究和應用基礎研究支持力度，強化原始創新，加強關鍵核心技術攻關。
除此之外，政府工作報告還明確提出了2019年的工作任務，即推動傳統產業改造提升，圍繞推動製造業高質量發展，強化工業基礎和技術創新能力，促進先進製造業和現代服務業融合發展，加快建設製造強國。
值得注意的是，在談到推動傳統產業改造提升，圍繞推動製造業高質量發展時，政府報告中特別強調了“拓展‘智能+’，為製造業轉型升級賦能”。
我們知道，在近年的政府工作報告中，“互聯網+”越來越成為“數字經濟”的一個代名詞。受移動互聯網帶動，從消費者、工業企業到城市社區，都在逐步走向萬物互聯，開始全面數字化轉型。
值得一提的是，今天的“互聯網+”是廣義上的概念，其中自然包括人工智能、物聯網、工業互聯網等等的新業態變革，這些新興業態的實現都依賴於數字經濟的發展。
那麼，在壯大數字經濟的要求下，需要進一步推進高科技產業的發展，包括人工智能、大數據等上層應用，以及生物醫藥、新能源、新材料等基礎支撐。
其中，最為受到重視便是人工智能技術的發展與應用。事實上，人工智能已經連續第三年出現在政府工作報告中，在國家層面“引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術”中地位凸顯。
一方面，人工智能從理論和算法突破，到場景落地應用，再到與實體經濟深度融合，走過的正是一段不斷壯大發展，為產業發展提供新動能的過程。
另一方面，隨著成為國家戰略的人工智能逐漸與各產業融合，不僅加速了經濟結構的優化升級，同時也對生產和生活方式產生深遠的影響。可以說，在過去一年，人工智能賦能產業，與實體經濟深度融合，已經成為從國家政策導向到行業發展共識的一致方向。
而今年政府工作報告首次出現的“智能+”，不僅是從國家層面將人工智能確定為傳統產業改造提升，新舊動能轉換的新推動力，也可以看作是國家為萬物智聯時代到來的啟幕。
事實上，人工智能在各行各業的應用不僅促進了效率提升，算力、算法、數據進一步大爆發，也帶動了邊緣計算以及物聯網的加速深入應用。同時，數字經濟要成為發展的“新引擎”，物理空間和數字空間的連通勢在必行，而AIoT所提供的正是這樣的連接能力。
可以說，從“互聯網+”到“智能+”，AIoT不僅意味著更聰明的機器、更智慧的網絡、更智能的交互，也意味著新的市場機遇。
巨頭加碼，AIoT賽道戰鼓擂
不過，現在再來看AIoT，顯然已經不是什麼新詞彙了，作為從去年至今最炙手可熱的新概念，AIoT已經受到許多巨頭企業的重視。
去年3月，在2018雲棲大會·深圳峰會上，時任阿里巴巴集團資深副總裁、阿里雲總裁胡曉明表示，阿里不僅僅把物聯網看做是“連接”，而是在物聯網的基礎上，能夠跟AI、計算能力進行打通，通向一個未來的“智聯網”。至此，AIoT正式成為了阿里的第五個主賽道。
去年4月，百度與硬蛋簽訂AIoT領域框架合作協議，百度作為AI端，硬蛋作為IoT硬件端，將吸納20-30家方案商，雙方共同篩選一些合作伙伴。同時，無論是在7月的百度AI開發者大會上，還是在12月的百度世界大會上，從百度展示的內容和李彥宏的演講中，都可以看到，在AIoT方面，百度將更多力量放到了“自動駕駛”上。
去年5月，在騰訊雲+未來峰會上，馬化騰在大會上提出了「一三五七」的定位，並將佈局“人聯網”、“物聯網”、“智聯網”三張網。其中，智聯網是指騰訊的超級大腦，將智能連接雲、邊、端與行業，推動所有行業實現數字化轉型的目標。
到去年年底，AIoT概念被徹底點燃。
在去年年底舉辦的小米AIoT開發者大會上，雷軍表示 ：“在未來3-5年內，每一個設備都將帶AIoT控制模塊”，“AI+IoT是小米的核心戰略，而且未來5年、10年不會動搖”。
同時，去年年底華為也公佈了其AIoT戰略，包括針對AI和IoT佈局的HiAI、HiLink兩大平臺，以及華為在智能家居方面的全新品牌華為智選。
此外，京東也召開了IoT戰略發佈會，重點發布了京東在C端的全新子品牌京魚座，宣稱將佈局整個入口級產品，而小京魚智能平臺也被定義為一套軟硬一體的AIoT解決方案。
而在最近剛剛結束的AWE 2019上，AIoT則成為了最大看點。國內主流家電品牌海爾、TCL、海信等先後發佈瞭解決方案，以智能家居為切口正式宣佈進入AIoT賽道。
毋庸置疑的是，整個賽道已戰鼓擂動，AIoT已成為各巨頭的兵家必爭之地。不過，這並不意味著前路坦蕩。
生死破局，誰才是真正的領跑者？
我們知道，AIoT目前仍處於發展的起步階段，只能作為一種美好的願想，無論從AI還是IoT本身來看，仍然存在著許許多多的問題，我們可以從兩個層面來觀察。
第一，從AI的角度來看，作為AIoT的核心之一，它的發展對AIoT的落地仍然具有至關重要的影響。不過，成熟的AI還需要相當長的路徑，無論是底層技術，還是相應的訓練，甚至相關人才的培養等，遠不是短時間內可以完成的，具體來說：
首先，是AI算力太過昂貴。我們知道，AI對計算的需求非常大，對高性能計算芯片的需求很高，AI算力平臺的搭建，需要大量的CPU和GPU，這意味著企業需要花很多錢才能購買到需要的算力。舉例來說，訓練AlphaGo的算力相當於12000塊常見的消費級1080TI，所花費的開支逾千萬。
其次，是AI訓練時間太長。就像教寶寶逐漸學會說話和走路一樣，AI的訓練過程也是漫長的，而且難度更大、複雜度更高。以識別圖片為例，AI模型便需要對幾億張圖片進行數據標註，記住相應的數據特徵。訓練一些簡單的識別目前尚需數週時間，面對未來應用場景的豐富性，在算法層面還必須予以增強。
最後，是AI的應用太淺。儘管AI最近幾年非常熱門，但是目前仍然處於發展的初期，仍然很難將實驗室理想環境下的成功產品應用至生產生活中去。其最主要的原因有兩個，一個是數據少，另一個是AI並非單獨的產品。儘管AIoT或許能夠解決AI數據少的問題，但是AI針對不同問題、不同領域的落地仍然很難擴展，效率很低。
第二，從IoT的角度來看，如果說在AIoT中AI扮演著大腦的角色，IoT則需要構建連接，實現萬物智聯的第一步——萬物互聯。我們知道，物聯網分為感知層、網絡層、平臺層和應用層，儘管物聯網近些年發展迅速，但仍然存在一些問題：一方面，無論是感知層還是網絡層，物聯網技術仍有掣肘。另一方面，目前物聯網技術的應用落地仍然十分簡單，生態孤島普遍存在。
當然，儘管現在來看還存在各種各樣的問題，但這些問題都絲毫不能阻止AIoT成為2019的開年熱詞，尤其是作為優勢互補的兩個領域，AI與IoT之間的融合帶來的好處與市場都是顯而易見的。
那麼，誰才會是未來AIoT真正的領跑者呢？讓我們拭目以待。
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